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DM, Data Mining

• 为什么需要 Data Mining

  信息技术的发展，计算机—存储和处理信息，网络—传播信息，物联网—收集信息，移动互联网—更加便捷地收集和传播信息

  问题：数据总量爆炸式增加，如何从中提取真正有价值的信息

  产生了新的领域(DM)

• 什么是 DM

  Data Mining, 数据挖掘

  Knowledge Discovery, 知识发现

  Machine Learning, 机器学习

  Knowledge Discovery in Database, KDD

• 理解 DM

  KDD, 从数据库获取数据—数据清洗—放入数据仓库(warehouse)—选出可能相关的感兴趣的信息—数据挖掘—评估—知识

  

  BI, Business Intelligence, 商业智能

  

  ML, 机器学习

  

• 从 4 个不同的角度理解 DM

  • 待挖掘数据的种类: 文本，图像，视频，音频，…

  • 挖掘方法: 统计学，机器学习，可视化，…

  • 挖掘出的知识: 特征，类别，趋势，区别，关联，…

  • 应用领域: 互联网，销售，银行，股票，生物，…

• DM 和 ML 的区别

  

  DM: 发现规律，填补单个空缺

  ML: 预测一整行

• DM 的历史

  略

• DM 面临的主要挑战

  用户交互

  效率和可扩展性

  数据类型的多样性

  挖掘方法和技术

  社会问题

Big Data, 大数据

• 定义: 4V

  Volume, 数据体量巨大，PB 级别

  Velocity, 要求处理速度快，1 秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息

  Variety, 数据类型繁多

  Value, 只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报

• 应用

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